Не всегда мы читаем статьи по экономике, но и не всегда знаменитые экономисты пишут статьи исключительно по экономике. Недавно мы наткнулись на статью Джошуа Ангриста, лауреата Нобелевской премии по экономике, посвященную... кардиологии. Неожиданно, правда? Но обо всём по порядку
😃 Часто рандомизированные контролируемые исследования (РКИ) (или просто эксперименты) рассматриваются как "золотой стандарт" научных исследований. В идеале, в таких экспериментах участники случайным образом распределяются в группы, что позволяет точно оценить эффект воздействия, сравнив средние значения между группами. Это минимизирует влияние внешних факторов и гарантирует валидность
👨⚕️Но в реальной жизни могут возникнуть отклонения от протокола:
🟤Участники, которым назначено воздействие, могут его не получить
🟤Или наоборот, участники контрольной группы могут получить воздействие, хотя этого не предусматривалось
Такие отклонения могут исказить результаты исследования, и для корректной оценки эффекта необходимо использовать дополнительные методы
Стандартные подходы оценке эффектов в экспериментах — Intention-to-Treat (ITT) и Per-Protocol (различия подходов отлично изображены на графике из работы (Angrist et al., 2025)) — не всегда могут решить проблему искажений:
Intention-to-Treat (ITT) — все участники анализируются в зависимости от того, к какой группе они были изначально назначены. То есть, неважно, получили ли они воздействие или отказались от него, они все равно остаются в своей группе. Этот подход помогает избежать смещений из-за отбора, но эффект может получиться размытым, потому что в группе, получавшей воздействие, могут быть наблюдения, которые в результате ему не подверглись и наоборот для контрольной группы
Per-Protocol — анализируются только те участники, которые соблюдали все условия исследования и фактически получили воздействие. Из-за исключения части данных, этот метод может не отражать реальное влияние воздействия на общую популяцию
🛠 Решить проблему отклонений от протокола могут инструментальные переменные!
Метод инструментальных переменных (IV) решает эти проблемы, используя инструмент — переменную, которая влияет на получение воздействия, но не на результат, за исключением канала через воздействие. Это позволяет точно оценить реальный эффект лечения, даже если участники не следуют протоколу
🤝 Что там с междисциплинарностью?
Исследование ISCHEMIA, одними из соавторов которого являются известные экономисты Джошуа Ангрист и Питер Халл, посвящено лечению ишемической болезни сердца (Angrist et al., 2025). В результате эксперимента 20% участников, назначенных на инвазивное лечение, его не получили, а 12% из контрольной группы прошли процедуру. Используя IV, авторы показали, что эффект лечения был на 46% выше, чем при стандартном методе ITT, предоставив более точную оценку клинических выгод
Эта работа — очередное подтверждение того, что на стыке дисциплин возникают более точные и надежные исследования, открываются новые возможности и решаются сложные задачи, которые невозможно было бы решить в рамках одной дисциплины
#канал_обозревает
@causal_channel